磁性微机器人血管三维成像技术登顶《Nature》子刊

香港中文大学（深圳）团队突破血管成像技术：磁性微机器人集群实现主动探索与三维重建
——俞江帆教授团队成果登顶《Nature Machine Intelligence》

研究背景：血管成像的临床痛点与创新突破

血管造影技术是诊断血管病变的基石，但传统方法依赖造影剂被动扩散，在血流停滞或逆流区域（如栓塞血管、门静脉血栓）存在显影不全的缺陷。据统计，全球每年因血管成像不清晰导致的误诊率高达15%-20%（《Radiology》2022年数据），尤其在淋巴瘘等复杂病例中，医生常需依赖经验判断，手术风险显著增加。

香港中文大学（深圳）俞江帆教授团队提出磁性微机器人集群主动探索策略，通过磁场精准操控纳米机器人群，突破被动扩散限制，实现血管网络的全场景三维成像与重建。该成果发表于顶级期刊《Nature Machine Intelligence》（原文链接：点击查看），为血管介入治疗提供了革命性工具。

核心技术解析：算法与硬件的协同创新

1. 主动探索算法：动态决策与拓扑构建

• 动态ROI管理：通过双视角（俯视/侧视）成像实时追踪微机器人运动，消除血管折射与电磁干扰，确保数据可靠性。
• 深度优先决策机制：优先探索扩散速度快的分支，回溯未探索节点，实现血管网络全覆盖（图3）。
• 树状矩阵记录：记录分支坐标、类型及扩散速度，构建层级化拓扑结构，提升节点识别精度（图4）。

2. 磁驱动平台：自适应运动控制

• 三线圈移动磁场设计：结合粒子群优化（PSO）算法动态调整线圈位置，平衡磁场强度与成像视野。
• 旋转磁场调控：实现磁性纳米颗粒的集群稳定性与长距离运动能力，适应复杂血管环境（图5）。

3. 三维重建算法：高精度建模

• 点云处理与路径优化：通过距离、方向角及阈值约束，区分闭合与开放分支，迭代选择最优连接路径。
• 多模态兼容性：支持与X射线、MRI等影像技术融合，为临床提供多维度数据（图6-9）。

实验验证：性能提升显著

团队在血管模型与淋巴管模型中进行了对照实验：
| 实验组 | 血管总长度提升 | 分支覆盖率 |
|------------------|------------------|---------------------|
| 主动探索组 | 46.1% | 100% |
| 被动扩散组 | - | 仅顺流分支显影 |
| 淋巴管模型 | 120.7% | 逆流分支全覆盖 |

数据表明，主动探索策略在复杂腔道中的成像完整性与精准度远超传统方法，尤其对零流速区域的探测能力具有临床突破意义。

临床前景与未来方向

该技术已展现三大核心价值：
1. 精准定位：可识别血栓、狭窄及渗漏点，降低手术风险。
2. 多模态适配：兼容现有影像设备，无需大规模更换临床基础设施。
3. 扩展应用：潜在应用于肿瘤靶向给药、神经血管介入等场景。

俞江帆教授表示，团队正与多家三甲医院合作推进临床转化试验，并计划通过微型化设备进一步降低技术成本（据《Science Robotics》2023年预测，微纳机器人医疗市场规模将于2030年突破50亿美元）。

团队与作者简介

俞江帆教授（通讯作者）：
- 香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、AIRS微纳机器人中心主任
- 荣誉：国家高层次青年人才、IEEE RAS Early Career Award、吴文俊AI自然科学奖
- 研究方向：医用微型机器人系统开发，发表70+顶级期刊论文，包括《Science Advances》《Nature Communications》

杜星洲博士（第一作者）：
- 大连理工大学副教授，曾任AIRS助理研究员
- 获IEEE ICARM 2020最佳论文奖，主导多项微机器人专利

王一斌（共同一作）：
- 港中大（深圳）博士生，专注于磁性软体机器人生物医疗应用
- 成果发表于《Advanced Materials》《Advanced Science》等期刊

结语
俞江帆教授团队的突破，标志着血管成像从“被动观察”迈向“主动探测”时代。随着技术迭代与临床验证的推进，磁性微机器人集群有望成为精准医疗的新支柱，为全球数亿血管疾病患者带来福音。

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